적어도 프로세서, 사용자 인터페이스부, 데이터 저장소, 그리고 메모리를 구비하는 컴퓨터 장치에서 소정의 컴퓨터 프로그램을 실행하여 의복 패턴을 자동으로 생성하는 방법으로서,상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 복수의 의복 치수(size)로 그레이딩 된 의복 패턴 파일들을 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 내부적인 패턴 데이터로 바꾸고, 상기 사용자 인터페이스부로부터 사용자에 의한 편집 및 가공된 정보를 제공받아 상기 패턴 데이터와 함께 관리 가능하게 상기 데이터 저장소에 저장하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 의복 패턴 파일들 각각의 제도 시 사용된 치수의 종류와 값을 체계적 관리가 가능한 형태로 데이터저장소에 저장할 수 있는 사이즈 파라미터 관리 기능을 제공하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 의복 패턴 파일들 각각의 제도 시 사용된 치수의 값을 입력으로 하고, 같은 이름을 갖는 주요점들(단, 복수 사이즈로 그레이딩된 의복 패턴들에서 동일 위치의 주요점들은 동일한 이름이 부여됨)의 좌표를 출력으로 하는 라벨링된 학습 데이터로 인공신경망 기반 학습을 수행하여 각 주요점마다 그에 대응되는 인공신경망 모델을 생성하는 단계; 및상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 각 의복 패턴의 제도에 필요한 주요점들의 좌표를 생성하도록 학습된 인공신경망 모델들을 모아서 해당 패턴에 대응하는 파라메트릭 패턴을 자동으로 생성하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제1항에 있어서, 상기 저장하는 단계는, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 필요한 편집 및 가공을 위해, 사용자가 상기 데이터 저장소에 저장된 의복 패턴 파일을 불러와서 불필요한 파일의 삭제, 의복 패턴 이미지에서 불필요한 조각, 보조선, 점들의 삭제 작업을 포함하는 원하는 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 기능들을 제공하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 불러온 의복 패턴에서 인체 치수와의 관련성을 부여할 주요점(key point)들을 선택하여 각각 이름을 지정할 수 있는 기능을 제공하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 사용자가 상기 복수의 의복 치수로 제작된 의복 패턴 이미지들을 정렬하는 기준이 될 원점(origin point)을 정할 수 있는 기능을 제공하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 사용자가 의복 패턴 이미지에서 인접한 점을 선택하여 그 선택된 점들을 연결하여 패턴의 변(segment)을 구성할 수 있는 기능을 제공하는 단계; 및상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 사용자가 의복 패턴 이미지에 표시된 복수의 변을 연결해서 패턴의 외곽선, 재단선, 봉제선, 및/또는 내부선을 정의할 수 있는 기능을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제2항에 있어서, 상기 저장하는 단계는, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 구성되는 상기 패턴의 변이 곡선이면, 그 곡선을 구성하는 곡선 콘트롤 점의 좌표를 구하기 위한 소정의 비율 A/L과 B/L을 계산할 수 있는 기능(여기서, L은 인접하는 제1 주요점과 제2 주요점 간의 거리이고, B는 상기 곡선 콘트롤 점에서 상기 제1 및 제2 주요점을 연결하는 제1 직선에 내린 제1 수직선의 길이이며, A는 상기 제1 직선과 상기 제1 수직선 간의 교점에서 상기 제2 주요점까지의 거리임)을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제2항에 있어서, 상기 주요점은 패턴의 꼭지점, 곡선의 곡률이 변하는 점, 봉제 시 기준이 되는 노치 점(notch point)을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제2항에 있어서, 상기 저장하는 단계는, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 다수의 의복 치수(size)로 그레이딩된 동일 모양의 패턴들을 컴퓨터 장치의 디스플레이 표시할 때, 동일 모양의 패턴들에 지정된 원점들이 모두 동일한 위치로 오도록 자동으로 정렬하는 기능을 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제1항에 있어서, 상기 사이즈 파라미터 관리 기능은, 의복 패턴 제도에 사용된 치수와 인체 측정값의 관계를 정의하는 수식과 변수를 관리하는 기능; 의복 패턴 제도에 사용된 치수가 주요점의 좌표에 미치는 영향을 관리하는 기능; 및 의복 패턴 제도에 사용된 치수가 주요점의 좌표에 미치는 영향을 관리하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제1항에 있어서, 상기 파라메트릭 패턴은 스크립트 형태로 생성되어 상기 데이터저장소에 저장되는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제7항에 있어서, 상기 파라메트릭 패턴의 스크립트는 각 패턴 별로 인체 치수에 관한 정의, 패턴 제도용 변수들에 관한 정의, 패턴의 기본 정보, 인공신경망 모델에 대응하는 주요점들에 관한 정의, 주요점들의 위치에 의해 결정되는 부속 점들과 선에 관한 정의를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제1항에 있어서, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 각 파라메트릭 패턴 내의 주요점들에 대응하는 인공신경망 모델들에 원하는 신체 치수를 입력하여 상기 주요점들의 좌표와 그 주요점들 사이의 곡선 콘트롤 점들의 좌표를 산출하고, 그 산출된 점들의 좌표값들을 이용하여 신체 치수에 맞는 의복 패턴을 자동으로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제9항에 있어서, 상기 의복 패턴을 자동으로 생성하는 단계는, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 사용자가 패턴 생성기능을 실행하여 원하는 인체 사이즈를 입력하면, 그 입력 값들을 상기 사이즈 파라미터 관리기능에서 정의해 둔 수식을 이용해서 패턴 제도에 사용되는 치수로 변환하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 그 변환된 치수들을 상기 인공신경망 모델들에 입력하여 상기 주요점들의 좌표를 출력하는 단계; 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 주요점들과의 상대적 위치를 이용하여 두 인접하는 주요점들 사이의 곡선 콘트롤 점의 좌표를 산출하는 단계; 및 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 산출된 주요점들의 좌표와 곡선 콘트롤 점들의 좌표를 이용하여 입력된 신체 치수에 맞는 패턴들을 자동으로 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제10항에 있어서, 상기 의복 패턴을 자동으로 생성하는 단계는, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 두 인접 주요점 중 어느 하나인 제1 주요점의 위치가 변경될 때, 상기 곡선 콘트롤 점의 변경될 위치의 좌표는 식 A'= L'× (A/L) 및 식 B'= L'× (B/L)를 이용하여 산출하는 단계를 더 포함하며, 여기서, L은 인접하는 제1 주요점과 제2 주요점 간의 거리이고, B는 상기 곡선 콘트롤 점에서 상기 제1 및 제2 주요점을 연결하는 제1 직선에 내린 제1 수직선의 길이이며, A는 상기 제1 직선과 상기 제1 수직선 간의 교점에서 상기 제2 주요점까지의 거리이고, B'는 상기 제1 주요점의 위치 변경 후 새로운 곡선 콘트롤 점에서 제2 주요점과 위치 변경된 제1 주요점을 연결하는 제2 직선에 내린 제2 수직선의 길이이며, A'는 상기 제2 직선과 상기 제2 수직선 간의 교점에서 상기 제2 주요점까지의 거리인 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제9항에 있어서, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 자동으로 생성된 의복 패턴들을 3차원 의복 드레이프 시뮬레이션을 통해 소비자의 인체 모델 상에 배치하고 봉제조건을 지정하여 의복으로 시뮬레이션하는 단계; 및 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 의복 패턴들의 적합성 평가를 위해 의복압과 여유량 분포를 산출하여 시뮬레이션된 상기 의복에 표시해주는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법

제12항에 있어서, 상기 의복압(Ppressure)은 식 으로 계산되는 (단, Pstrain는 인장력, ai는 3차원 변환 전의 원래의 삼각형 요소의 면적이고, Ai 는 3차원 변환 후의 삼각형 요소의 면적을 나타냄) 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제12항에 있어서, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 상기 적합성 평가 결과에 따라 특정 신체 치수 항목이 패턴의 주요점의 좌표에 미치는 영향 관계를 제한하거나 완화하는 방법으로 주요점들에 대응하는 인공신경망 모델들을 수정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제12항에 있어서, 상기 프로세서에 의한 상기 소정의 컴퓨터 프로그램의 실행을 통해 수행되는 단계로서, 완성된 의복 패턴을 봉제공장에 전송할 수 있도록 업계 표준의 도면 교환 형식(DXF)의 파일로 만들어 데이터저장소에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법.

제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 기재된 인공신경망 기반 의복 패턴 자동 파라메트릭 패턴화 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 실행가능 프로그램.

제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 기재된 인공신경망 기반 의복 패턴 자동파라메트릭 패턴화 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.